9787302349440 数字图像处理与分析(第2版)(21世纪高等学校计算机系列规划教 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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龚声蓉 等 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302349440

商品编码：29547002601

包装：平装

出版时间：2014-05-01

基本信息

书名：数字图像处理与分析(第2版)(21世纪高等学校计算机系列规划教材)

定价：39.50元

作者：龚声蓉 等

出版社：清华大学出版社

出版日期：2014-05-01

ISBN：9787302349440

字数：562000

页码：

版次：2

装帧：平装

开本：大32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《数字图像处理与分析（第2版）/21世纪高等学校计算机系列规划教材》可作为高校计算机科学、电子工程、自动化、生物医学、遥感、地质、矿业、通信、气象、农业等相关专业高年级本科生教材，也可供相关领域的大学教师、科研人员和工程技术人员参考。

目录

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1.1 数字图像处理的发展
1.2 数字图像处理的相关概念
1.2.1 数字图像及其组成要素
1.2.2 图像处理
1.2.3 图像分析
1.2.4 图像理解
1.2.5 与相关学科的关系
1.3 数字图像处理方法
1.3.1 空域处理方法
1.3.2 变换域处理方法
1.4 数字图像处理的主要研究内容
1.5 数字图像处理的应用实例
1.5.1 生物医学中的应用
1.5.2 遥感领域中的应用
1.5.3 工业方面的应用
1.5.4 军事公安领域的应用
1.5.5 通信中的应用
1.5.6 交通中的应用
1.5.7 其他应用
1.6 小结
习题
第2章 数字图像表示及其处理
2.1 人眼成像及视觉信息的产生
2.2 简单的图像形成模型
2.2.1 亮度成像模型
2.2.2 颜色成像模型
2.2.3 颜色空间
2.3 图像的数字化
2.3.1 采样
2.3.2 量化
2.4 数字图像的基本类型
2.4.1 二值图像
2.4.2 灰度图像
2.4.3 RGB图像
2.4.4 索引图像
2.5 数字图像的基本文件格式
2.5.1 BMP文件格式
2.5.2 TIFF文件格式
2.5.3 GIF文件格式
2.5.4 PCX文件格式
2.5.5 JPEG文件格式
2.5.6 用VC 实现BMP图像文件的显示
2.6 小结
习题
第3章 图像增强
3.1 概述
3.2 空域增强
3.2.1 灰度变换增强
3.2.2 直方图变换增强
3.2.3 空间平滑滤波增强
3.3 频域增强
3.3.1 傅里叶变换
3.3.2 频域滤波增强
3.4 图像的锐化
3.4.1 基于一阶微分的图像增强——梯度算子
3.4.2 基于二阶微分的图像增强——拉普拉斯算子
3.5 彩色图像增强
3.5.1 伪彩色增强
3.5.2 假彩色增强
3.5.3 真彩色增强
3.6 小结
习题
第4章 图像编码与压缩
4.1 图像编码的必要性与可能性
4.1.1 图像编码的必要性
4.1.2 图像编码的可能性
4.2 图像编码分类
4.3 图像编码评价准则
4.3.1 客观保真度准则
4.3.2 主观保真度准则
4.4 图像编码模型
4.4.1 信源编码器和信源解码器
4.4.2 信道编码器和信道解码器
4.5 无损压缩
4.5.1 霍夫曼编码
4.5.2 费诺-香农编码
4.5.3 算术编码
4.5.4 游程编码
4.5.5 无损预测编码
4.6 有损压缩
4.6.1 有损预测编码
4.6.2 变换编码
4.7 JPEG图像编码压缩标准
4.7.1 JPEG的工作模式
4.7.2 基本工作模式
4.7.3 JPEG文件格式
4.8 MPEG视频编码压缩标准
4.9 小结
习题
第5章 图像复原
5.1 基本概念
5.1.1 图像退化一般模型
5.1.2 成像系统的基本定义
5.1.3 连续函数的退化模型
5.1.4 离散函数的退化模型
5.2 图像噪声与只存在噪声的空域滤波复原
5.2.1 常见的噪声及其概率密度函数
5.2.2 只存在噪声的空域滤波复原
5.3 无约束复原
5.3.1 无约束复原的代数方法
5.3.2 退化函数H(u,v)的估计
5.3.3 逆滤波
5.3.4 去除由匀速运动引起的模糊
5.4 有约束复原
5.4.1 约束小二乘方复原
5.4.2 维纳滤波
5.4.3 有约束方滤波
5.5 非线性复原方法
5.5.1 大后验复原
5.5.2 大熵复原
5.5.3 投影复原方法
5.6 几种其他图像复原技术
5.6.1 几何畸变校正
5.6.2 盲目图像复原
5.7 小结
习题
第6章 图像重建
6.1 概述
6.2 图像重建原理
6.3 傅里叶反投影重建
6.3.1 重建公式的推导
6.3.2 重建公式的实用化
6.4 卷积法重建
6.5 代数重建
6.6 重建图像的显示
6.6.1 三维图像重建的体绘制
6.6.2 三维图像重建的面绘制
6.7 小结
习题
第7章 图像分割技术
7.1 图像分割概述
7.2 基于边缘的分割
7.2.1 边缘检测概述
7.2.2 边缘检测方法
7.2.3 边界跟踪
7.3 基于阈值的分割
7.3.1 阈值分割原理及分类
7.3.2 全局阈值
7.3.3 局部阈值
7.3.4 阈值选取方法
7.4 基于熵的分割方法
7.4.1 一维大熵分割方法
7.4.2 二维大熵分割方法
7.5 基于区域的分割
7.5.1 区域生长法
7.5.2 区域分裂与合并法
7.6 基于形态学分水岭的分割
7.6.1 形态学图像处理基本概念和运算
7.6.2 基于分水岭的分割
7.7 基于聚类的分割
7.7.1 C均值聚类方法
7.7.2 模糊C均值聚类方法
7.8 彩色图像分割
7.8.1 直方图阈值法
7.8.2 彩色空间聚类法
7.8.3 区域生长法
7.9 小结
习题
第8章 图像特征提取与分析
8.1 概述
8.1.1 图像内容
8.1.2 图像特征
8.1.3 特征选择
8.2 颜色特征描述
8.2.1 符合视觉感知的颜色空间
8.2.2 颜色直方图
8.2.3 颜色矩
8.2.4 颜色集
8.2.5 颜色相关矢量
8.3 形状特征描述
8.3.1 几个基本概念
8.3.2 区域内部空间域分析
8.3.3 区域内部变换分析
8.3.4 区域边界的形状特征描述
8.4 图像的纹理分析技术
8.4.1 纹理分析概念
8.4.2 空间灰度共生矩阵
8.4.3 纹理能量测量
8.4.4 纹理的结构分析方法和纹理梯度
8.5 局部特征描述
8.5.1 概述
8.5.2 角点检测
8.5.3 区域描述子
8.6 小结
习题
第9章 图像匹配与识别
9.1 图像识别的基本概念
9.2 图像识别方法分类
9.3 基于匹配的图像识别
9.3.1 全局模板匹配
9.3.2 模板矢量匹配
9.4 统计识别方法
9.5 人工神经网络识别方法
9.5.1 BP神经网络图像识别
9.5.2 自组织神经网络识别方法
9.6 支持矢量机识别方法
9.6.1 SVM算法的基本思想
9.6.2 SVM算法的分类过程
9.6.3 人脸识别应用
9.7 模糊识别方法
9.8 句法识别方法
9.9 小结
习题
0章 基于MATLAB图像处理应用实例
10.1 MATLAB简介
10.1.1 MATLAB基础
10.1.2 MATLAB的运行
10.1.3 MATLAB图像处理功能
10.2 案例一： 数字水印嵌入与提取
10.2.1 数字水印的相关概念
10.2.2 数字水印的分类
10.2.3 数字水印系统的组成
10.2.4 水印系统设计
10.3 案例二： 图像配准
10.3.1 图像配准概述
10.3.2 基于RANSAC算法的Harris角点配准
10.4 案例三： 图像融合
10.4.1 图像融合概述
10.4.2 图像融合分类
10.4.3 像素域图像融合实现
10.5 案例四： 图像修复
10.5.1 图像修复概述
10.5.2 图像修复的数学模型
10.5.3 基于样本的图像修复算法
10.6 小结
习题
1章 基于C 的图像系统设计
11.1 概述
11.1.1 工业光源的选择
11.1.2 工业相机的选择
11.1.3 工业镜头的选择
11.1.4 图像系统实验平台案例
11.2 基于OpenCV的棋盘格摄像机标定
11.2.1 OpenCV简介
11.2.2 棋盘格摄像机标定
11.2.3 摄像机标定的步骤
11.3 车牌识别系统设计
11.3.1 彩色图像转换为灰度图像
11.3.2 图像灰度拉伸
11.3.3 图像的二值化
11.3.4 图像的梯度锐化
11.3.5 图像的中值滤波
11.3.6 车牌牌照区域的定位
11.3.7 确定牌照区域的4个坐标值
11.3.8 车牌区域截取
11.3.9 牌照几何位置的调整
11.3.10 牌照区域的二值化
11.3.11 牌照字符的切分
11.3.12 牌照字符的识别
11.4 小结
习题
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《数字图像处理与分析（第2版）》内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字图像处理与分析领域的学习框架。全书内容涵盖了从基础概念到高级应用的广泛主题，尤其注重理论与实践的结合，力求使读者不仅理解图像处理的原理，更能掌握实际操作技能。 第一部分：数字图像基础 本部分为后续章节的学习奠定坚实的基础，详细介绍了数字图像的基本概念和表示方法。 图像的形成与获取： 读者将了解人眼视觉系统的工作原理，以及光线如何通过传感器（如CCD、CMOS）转化为电信号，进而形成数字图像。我们将探讨不同成像设备在图像质量和应用上的差异。 数字图像的表示： 深入讲解数字图像的数学模型，包括像素、灰度级、分辨率的概念。读者将学习到不同颜色空间（如RGB、HSV、Lab）的定义、相互转换及其在图像处理中的意义。对于灰度图像、二值图像、彩色图像的表示方式，本书也将一一阐述。 图像文件的格式： 介绍常见的图像文件格式，如BMP、JPEG、PNG、TIFF等，分析它们各自的特点、压缩算法（有损与无损）以及在不同应用场景下的适用性。 图像的质量评价： 探讨量化和衡量图像质量的客观和主观方法，介绍峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等常用评价指标，并解释其计算原理和局限性。 第二部分：图像增强 本部分聚焦于改善图像视觉质量，使其更适合人类观察或后续的分析处理。 空间域增强： 点运算： 详细介绍灰度变换技术，包括线性变换（如对比度拉伸）、非线性变换（如伽马校正、对数变换），以及直方图均衡化和直方图规定化等方法，阐述它们如何改变图像的灰度分布以增强对比度或细节。 邻域运算（滤波）： 深入讲解线性滤波（如均值滤波、高斯滤波）和非线性滤波（如中值滤波、双边滤波）的原理与应用。读者将学习到如何利用这些滤波器去除噪声、平滑图像或锐化边缘。 高通滤波与低通滤波： 阐述滤波在频域中的作用，并将其应用于空间域，讲解如何通过高通滤波锐化图像，低通滤波平滑图像。 频率域增强： 傅里叶变换基础： 介绍一维和二维傅里叶变换的概念，讲解其在图像处理中的重要性，包括如何将图像从空间域转换到频率域。 理想滤波器、巴特沃斯滤波器、指数滤波器： 详细介绍在频率域中用于图像增强的各种滤波器类型，分析它们的特性、设计方法以及在去除周期性噪声、锐化或平滑图像方面的效果。 同态滤波： 讲解同态滤波器的原理，以及它在同时增强图像对比度和抑制不均匀照明方面的优势。 第三部分：图像复原 本部分旨在恢复因各种原因（如噪声、模糊、几何失真）而退化的图像，使其尽可能接近原始图像。 噪声模型与去除： 详细介绍各种常见的噪声模型（如高斯噪声、椒盐噪声、周期性噪声），并针对不同噪声类型，提供相应的去噪方法，包括空间域和频率域的滤波技术。 模糊的建模与复原： 模糊核的估计： 讲解如何根据模糊的性质（如运动模糊、失焦模糊）建立模糊模型，以及如何通过观测或算法估计模糊核。 逆滤波： 介绍基本的逆滤波方法，分析其局限性（对噪声敏感）。 维纳滤波： 详细讲解维纳滤波器的原理，以及它如何在噪声存在的情况下，实现对模糊图像的有效复原，平衡模糊抑制与噪声放大之间的关系。 约束最小二乘方滤波： 介绍另一种复原滤波器，分析其与维纳滤波的区别和适用场景。 几何变换： 讲解如何通过几何变换纠正图像的几何畸变，如仿射变换（平移、旋转、缩放、剪切）和透视变换。读者将学习到如何建立变换模型、计算变换参数以及进行图像重采样。 第四部分：彩色图像处理 本部分专门探讨彩色图像的处理技术。 彩色模型的表示与转换： 详细介绍不同彩色模型（RGB, CMY, HSV, HSL, Lab）的数学原理、特性以及它们之间的相互转换。 彩色图像增强： 讲解如何对彩色图像进行增强，包括对各个颜色通道分别进行增强，或者采用基于颜色模型特性的增强方法。 伪彩色处理： 介绍伪彩色技术的原理，以及如何将灰度图像转换为彩色图像，以增强人眼对细节的感知能力。 彩色图像平滑与锐化： 探讨在彩色图像上进行平滑和锐化的技术，以及如何避免在处理过程中出现色偏。 第五部分：图像分割 图像分割是将图像划分为具有不同语义意义的区域或对象的关键步骤，是后续分析和理解的基础。 点、线、边的检测： 边缘检测算子： 详细介绍一阶微分算子（如Sobel, Prewitt, Roberts）和二阶微分算子（如Laplacian, LoG）。分析它们的原理、计算方法以及对不同类型边缘的敏感性。 Canny边缘检测算法： 深入剖析Canny算法的步骤，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值化，理解其在检测精确、连续边缘方面的优势。 霍夫变换： 讲解霍夫变换在检测直线、圆等特定形状的原理和应用，包括其对噪声和遮挡的鲁棒性。 阈值法分割： 介绍全局阈值法和局部阈值法的原理，以及 Otsu法等自动阈值确定方法。 区域分割： 区域生长法： 阐述区域生长的基本思想，包括种子点的选择、生长准则以及算法的实现。 区域分裂与合并法： 介绍基于区域属性（如同质性）进行分裂和合并的策略。 分水岭算法： 讲解分水岭算法在分割图像中的原理，以及其在复杂场景下的应用。 图割算法： 引入图论的思想，讲解如何将图像分割问题转化为图的最小割问题，并介绍其在交互式分割中的应用。 第六部分：表示与描述 本部分关注如何提取图像中的关键特征，并对其进行有效的表示和描述，以便进行后续的识别和分析。 区域特征： 几何特征： 讲解面积、周长、质心、长宽比、方向性等几何特征的计算方法。 纹理特征： 介绍灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等常用的纹理特征提取方法，分析它们如何捕捉图像的纹理信息。 形状特征： 不变矩： 讲解Hu不变矩的原理，以及它们如何在几何变换下保持不变，从而用于形状匹配。 傅里叶描述符： 介绍如何利用傅里叶变换提取形状的轮廓信息，并构建描述符。 边界描述： 讲解链码、多边形逼近等描述方法，用于表示对象的边界。 第七部分：对象识别与分类 本部分将前面章节学到的图像分割和特征提取技术整合起来，实现对图像中对象的识别和分类。 匹配与识别： 模板匹配： 介绍简单的模板匹配方法，分析其在目标搜索和定位中的应用。 特征匹配： 讲解如何基于提取的特征进行匹配，如SIFT、SURF等特征描述子的匹配原理。 分类器： 统计模式识别： 介绍基于概率和统计的分类方法，如贝叶斯分类器。 机器学习分类器： 探讨支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等常用机器学习算法在图像分类中的应用。 深度学习基础： 简要介绍卷积神经网络（CNN）的基本结构和工作原理，以及其在图像识别领域的突破性进展（如AlexNet, VGG, ResNet等）。 第八部分：形态学图像处理 形态学图像处理是基于图像中对象形状和结构的图像处理技术。 二值形态学： 腐蚀与膨胀： 详细介绍腐蚀和膨胀的基本运算，分析它们对图像形状的影响（如去除细小物体、连接断裂的区域）。 开运算与闭运算： 讲解开运算（先腐蚀后膨胀）和闭运算（先膨胀后腐蚀）的作用，以及它们如何用于去除噪声、填充孔洞和连接邻近区域。 形态学梯度、击中与不击中变换： 介绍这些运算在提取轮廓、识别特定形状上的应用。 灰度形态学： 扩展二值形态学的概念到灰度图像，介绍灰度腐蚀、膨胀、开闭运算等，以及它们在平滑、增强和分割灰度图像中的作用。 第九部分：图像压缩与恢复 本部分关注如何有效地存储和传输图像数据。 图像压缩的原理： 介绍数据压缩的基本概念，包括冗余度（编码冗余、空间冗余、心理冗余）以及无损压缩和有损压缩的区别。 预测编码： 讲解基于像素间相关性的预测编码方法，如差值脉冲编码调制（DPCM）。 变换编码： 离散余弦变换（DCT）： 详细介绍DCT在图像压缩中的原理和应用，它是JPEG压缩算法的核心。 小波变换： 介绍小波变换的优势，以及其在图像压缩、去噪等方面的应用。 熵编码： 介绍霍夫曼编码、算术编码等无损编码技术，用于高效地表示变换后的数据。 JPEG标准： 结合前面的知识，详细分析JPEG压缩标准的流程，包括分块、DCT变换、量化、行程编码和熵编码。 其他压缩标准： 简要介绍MPEG等视频压缩标准的相关概念。 第十部分：图像分析与应用 本部分将前面章节的知识进行整合，介绍数字图像处理与分析在实际领域的应用。 医学图像处理： 介绍医学影像（如X光、CT、MRI）的特点，以及图像增强、分割、配准和三维重建在诊断和治疗中的应用。 遥感图像处理： 探讨遥感图像的特点（如高分辨率、多光谱），以及图像分类、变化检测、地形分析等在环境监测、资源管理中的应用。 计算机视觉基础： 简要介绍计算机视觉领域的其他重要分支，如目标跟踪、场景理解、三维重建等，并说明数字图像处理在其中的作用。 图像识别与模式识别的更广泛应用： 拓展到人脸识别、文字识别（OCR）、物体检测等实际应用场景。 本书力求理论严谨，公式推导清晰，同时提供丰富的实例和算法流程，方便读者理解和实践。通过学习本书，读者将能够系统掌握数字图像处理与分析的核心技术，为进一步深入研究或实际应用打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

读完这本《人机交互中的视觉感知理论》，我感觉仿佛上了一堂心理物理学的选修课，这与我预期的纯粹技术手册大相径庭，但收获却更加丰厚。这本书跳出了纯粹的算法层面，转而探讨人眼是如何接收、处理和理解视觉信息的。它详细介绍了视觉皮层的组织结构，以及相关的感知特性，比如韦伯定律在亮度感知中的应用，以及对色彩恒常性的解释。书中关于“错觉”的部分尤其引人入胜，通过展示一系列著名的视觉错觉图例，作者揭示了我们大脑在快速构建世界模型时可能存在的“捷径”和“偏差”。这些理论知识对于设计用户界面（UI/UX）至关重要——例如，为什么某些布局会让人感到疲劳，为什么某些颜色搭配在特定光照下会失效。作者将这些心理学原理巧妙地融入到对现代显示技术和信息可视化的讨论中。这本书的叙事非常流畅，文笔富有启发性，更像是一本面向研究者的思想碰撞之作，而非僵硬的技术手册。它教会了我，一个优秀的图像处理或视觉系统，最终的目标是服务于“人”的感知系统，从这个角度反推算法设计，会带来全新的设计思路和更具同理心的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书，《模式识别与机器学习实践指南》，给我的感觉是它更像是一本“工具箱”而不是“教科书”。它没有花太多篇幅在历史回顾或哲学思辨上，而是直接切入到如何使用工具解决实际问题。书中对贝叶斯决策理论的讲解非常务实，例如，它会立刻展示如何根据给定的损失函数来构建最优分类器，而不是停留在理论的阐述上。我特别欣赏它在“降维技术”那一章的处理方式。主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）的讲解清晰明了，并且紧接着就提供了使用Python中Scikit-learn库实现这些方法的代码片段，这种“理论+代码”的紧密结合，使得抽象的概念瞬间变得具体可行。再者，书中对支持向量机（SVM）的核函数部分，讲解得非常透彻，通过不同核函数在二维平面上的映射效果图，直观地展示了它们如何处理非线性可分数据，避免了许多其他书籍中单纯依赖数学推导带来的理解障碍。对于希望快速上手构建一个可运行的原型系统的读者来说，这本书的实用价值是极高的，它聚焦于“如何做”（How-to），而非仅仅是“是什么”（What-is），是一本可以放在手边随时查阅的实战手册。

评分☆☆☆☆☆

接触到这本《高级图像处理算法实现与优化》时，我正被一个关于算子效率的难题困扰。这本书的独特之处在于，它将重点放在了“优化”二字上。作者似乎是站在底层硬件和计算效率的角度来审视传统图像处理算法的。比如，在讨论卷积操作时，它不仅介绍了经典的离散卷积公式，还深入分析了如何通过FFT（快速傅里叶变换）进行频域滤波，以及在特定硬件架构下如何应用Winograd算法来加速卷积运算。这种对计算复杂度的精细化分析，在很多基础教材中是看不到的。书中还包含了一些非常前沿的讨论，例如如何利用GPU并行计算架构（CUDA/OpenCL）来加速高斯模糊或形态学操作，并且提供了性能对比图表，直观地展示了从CPU到GPU的性能飞跃。作者的写作风格非常注重细节和严谨性，语句中透露出资深工程师的影子，很多地方对边界条件的讨论极其到位，这对于避免程序在实际运行中出现莫名其妙的错误至关重要。如果你已经掌握了基础的图像处理理论，并希望将你的算法性能推向极致，这本书提供的优化思路和技术栈绝对值得深入研究。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究物体跟踪的算法，手头翻阅了这本《实时视频分析导论》，坦率地说，这本书的侧重点与我预期的有些出入，但它在特定领域的深入程度却令人印象深刻。这本书似乎更偏向于处理动态场景下的连续数据流，而不是静态图像的单帧分析。它详细探讨了卡尔曼滤波在目标状态估计中的应用，并花了整整一个章节来对比不同的数据关联策略，比如匈牙利算法在多目标跟踪中的优化应用。书中对运动模型和观测模型的建立给出了非常详尽的数学推导，对于理解如何将物理世界的运动规律映射到概率模型中去，帮助很大。不过，对于那些主要关注图像特征提取和分类的读者，这本书可能会显得有些“偏科”了。比如，我对深度学习在视频语义分割上的最新进展很感兴趣，但书中对此的介绍相对简略，更多的是聚焦于传统的多帧间信息融合技术。作者的语言风格偏向于学术论文的严谨性，句子结构相对复杂，初读时需要一定的耐心去消化其中的专业术语和大量的公式推导。但一旦适应了这种风格，你会发现它提供的知识密度非常高，适合作为进阶参考书，用于巩固和深化在视频处理和时间序列分析方面的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本《计算机视觉基础与实践》的书籍，装帧设计得颇为现代，封面采用了深邃的蓝色调，点缀着一些抽象的几何图形，给人一种专业而严谨的初印象。翻开书本，首先映入眼帘的是清晰的排版和大量高质量的插图，这对于理解复杂的算法流程至关重要。作者在绪论部分花了相当的篇幅来梳理计算机视觉的发展脉络，从早期的边缘检测到如今深度学习在图像识别中的广泛应用，脉络梳理得井井有条，让人很容易把握住这个学科的演进逻辑。特别值得称赞的是，书中对经典算法的讲解，比如SIFT特征点提取和Hough变换在直线检测中的应用，不仅仅停留在数学公式的罗列，而是结合了大量的图示来解释其几何意义，这对于初学者来说简直是福音。我记得书中有好几处对“尺度空间理论”的阐述，它用非常直观的方式解释了为什么我们需要处理不同尺度的图像信息，而不是简单地堆砌滤波器。此外，配套的源码示例虽然需要读者自行下载，但作者在书中对关键代码片段的注释非常详尽，基本上能够做到“代码即文档”的效果，极大地降低了动手实践的门槛。我个人认为，对于那些希望系统地建立起视觉算法理论框架，并期待能将理论快速转化为实际应用的工程师或高年级学生来说，这本书提供了一个非常扎实的起点，它平衡了理论的深度和实践的可操作性，没有偏废任何一方。